7月27日，《国家信息化发展战略纲要》正式颁布，这将为未来10年国家信息化发展提供规范和指导。信息技术加速与各领域技术深度融合，引发了经济社会发展的深刻变革，大力推进信息化与工业化深度融合，推进工业转型升级，已是势在必行。
信息化驱动工业化是大势所趋
（一）工业软件充斥整个制造业
在工业领域的工业化过程中，工业软件将传统意义下的机械化、电气化、自动化等硬件制造转化为具备数字化、智能化、网络化的“软性制造”，在未来制造业中，将扮演着愈发重要的角色。
德国“工业4.0”战略将工业软件提升到了前所未有的高度。“工业4.0”中囊括了CRM（客户关系管理）、PDM（生产数据管理）、SCM（产业链管理）、PLM（产品生命周期管理）、CAD（计算机辅助设计）等软件系统以及数据处理系统，从而将分散的各种信息汇总分析，为未来制造工艺带来决定性的影响。在整个“工业4.0”中，软件将是非常重要的。硬件仅代表一个制造工艺的流程接口，它将会通过软件，特别是通过不断地去适应软件来逐步完善生产流程，判断并执行复杂的任务。正因为如此，软件将会在“工业4.0”中起到至关重要的作用。
例如，“工业4.0”从4个维度优化生产工程。通过将各种工业软件充斥到制造流程之中，来解决产品生命周期的不断缩短、物流交货周期的不断加快以及客户定制要求的多样化的问题。即：订单管理、产品研发、技术研发、生产设备研发，希望提升“物理世界”中的工厂/车间的生产效率。
如果从任意一个维度来看“工业4.0”，都有可能是完全不同的结果。但是，无论从哪个维度，信息处理的关键点“信息”与物理现象的关键点“网络”之间的连接处都是“工厂/车间”。因此，“信息物理系统”作为实体的操作设备，其作用是对于任何维度的定位都是对等的，其接续性是特定的前提。
（二）大数据驱动制造业迈向智能化
随着制造技术的进步和现代化管理理念的普及，制造业企业的运营，也越来越依赖信息技术。以致于制造业的整个价值链，制造业产品的整个生命周期都涉及到诸多的数据，制造业企业的数据也呈现出爆炸性增长的趋势。尤其是，随着大规模定制和网络协同的发展，制造业企业还需要实时从网上接受众多消费者的个性化定制数据，并通过网络协同配置各方资源，组织生产，管理更多的各类有关数据。
因此，大数据可能带来的巨大价值正在被传统制造业所认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业的管理者和参与者呈现出一个全新的看待制造业价值链的方法。
1、实现智能生产
在“工业4.0”中，通过信息物理系统（CPS）实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时的监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度的使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
例如在过去，在设备运行的过程中，自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。伴随信息技术、物联网技术的发展，通过传感器技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，从而真正实现生产的智能化。一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度来看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源的消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体大幅降低生产能耗。
2、实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用，通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。这将会极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统（CPS）实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终的制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人的需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求的不断变化，就构成了产品需求的大数据。消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘、设备调整、原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
信息化驱动工业化是必然规律
随着德国“工业4.0”以及美国“制造业回归”的强力推动以及我国国内劳动力、土地等成本的上升，我国制造业依赖传统比较成本优势参与国际竞争的局面难以为继。加快制造业智能化的发展进程，培育和发展新优势，是在新一轮国际产业竞争中主动出击，促进工业转型升级的重大战略抉择。
（一）规律：从工业化到智能化的演变
传统工业化的技术特征是利用机械化、电气化和自动化，实现大规模生产和批量销售。在当前复杂的国际竞争和国内环境下，要提升我国制造业在全球产业价值链中的地位，解决制造业大而不强的问题，就必须从传统生产方式向智能化生产方式转变。
现代工业化的技术特征，除了物理系统（机械化、电气化、自动化）之外，还要通过融合信息系统（计算机化、信息化、网络化），最终实现信息物理系统（智能化）。“工业4.0”时代，中国制造业向智能化发展，存在着巨大的空间和潜力。目前，我国正处在工业化的发展进程之中，经济的崛起必定首先依托制造业。新一轮工业革命在带来诸多挑战的同时，也将为我国新一轮制造业发展提供许多难得“契机”。历史经验表明，每一次工业革命都为后发国家成功实现赶超提供“契机”，英、德、美、日等都是通过把握工业革命的机遇而成功的。就我国制造业转型升级而言，新一轮工业革命将会同样带来赶超发展的“契机”。
以前，我国制造业技术含量不高，一直处于国际产业价值链的低端环节。工业化和信息化深度融合有效地为制造业的网络化、智能化发展奠定了殷实的基础。毫无疑问，“工业4.0”时代，新一轮工业革命将更快速地带动两化深度融合。信息技术向制造业全面嵌入，将打破传统的生产流程、生产模式和管理方式，生产制造过程与业务管理系统的深度集成，将实现对生产要素的高度灵活配置，实现大规模定制生产，从而有力推动传统制造业加快转型升级的步伐。
（二）规律：内、外部的网络协同
“工业4.0”定义了制造商、供应商乃至开发商之间的网络协同结构，主要目的是实现市场与研发的协同、研发与生产的协同、管理与通信的协同，从而形成一个完整的制造网络，由多个制造企业或参与者组成，它们相互交换商品和信息，共同执行业务流程。
内部的网络协同主要是指“智能工厂”的“智能生产”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现，其核心就是在整个工业生产过程中的应用中，通过信息物理系统（CPS），利用物联网的技术、软件技术和通信技术，加强信息管理和服务，提高生产过程的可控性，从而实现研发、生产、制造工艺及工业控制等全方位的信息覆盖，全面控制各种信息，确保各个生产制造环节都能处于最优状态，从而引导制造业向智能化转型。
未来制造业中，每个工厂是独立运作的模式，每个工厂都有独立运行的生产管理系统，或者采用一套生产管理系统来管理所有的工厂的操作。但是随着企业的发展，企业设有不同的生产基地及多个工厂，工厂之间往往需要互相调度，合理地利用人力、设备、物料等资源，企业中每个工厂之间的信息流量越来越多，实时性的要求越来越高，同时每个工厂的数据量和执行速度的要求也越来越高。这就要求不同工厂之间能够做到网络协同，确保实时的信息传递与共享。
在全球化与互联网时代，协同不仅仅是组织内部的协作，而且往往要涉及到产业链上、下游组织之间的协作。一方面，通过外部的网络协同，消费者与制造业企业共同进行产品设计与研发，满足个性化定制需求；另一方面，通过网络协同，配置原材料、资本、设备等生产资源，组织动态的生产制造，缩短产品研发周期，满足差异化市场需求。这样一来，外部的网络协同制造使得一个工厂根据自己的生产能力和生产档期，只生产某一个产品的一部分，外部的物流、外部工厂的生产，包括销售等整个的全产业链能够联系起来，有效地实现了资源的整合。
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